G

ran parte de la conversación sobre cómo trabajar eficazmente con la IA generativa se ha centrado en la ingeniería de prompts. Estas habilidades son útiles, pero solo representan una parte de la historia. El verdadero beneficio aparece cuando los empleados aprenden a aplicar la IA generativa en su trabajo diario de una manera que mejore la forma en que trabajan. Esto exige definir problemas valiosos dentro de los flujos de trabajo, evaluar posibles soluciones, experimentar con rapidez e integrar nuevas prácticas de manera sostenible en el trabajo cotidiano, disciplinas que son fundamentales para la gestión de productos.

Si todos los empleados deben actuar como gestores de producto a la hora de adoptar la IA generativa, los directivos desempeñan un papel clave en la creación de las condiciones que hacen que este conjunto de habilidades sea visible, valorado y útil. Este artículo muestra cómo se aplican estas habilidades en la práctica y qué pueden hacer los directivos para fomentarlas.

Defina el problema a resolver y su valor

A diferencia de muchas tecnologías previas en el entorno laboral, la IA generativa es ampliamente aplicable y evoluciona con rapidez.

Los empleados necesitan desarrollar la capacidad de descubrir por sí mismos qué puede hacer la tecnología para apoyar su trabajo. Un gestor de producto comienza por especificar cómo se define el valor para los usuarios (qué necesidades tienen y cuáles son las más críticas). Esta es también la forma en que los empleados deben comenzar al abordar la IA generativa: decidiendo si buscan ahorrar tiempo, mejorar la calidad, reducir errores y/o ampliar el rango creativo.

Evalúe las opciones tecnológicas

Para desarrollar un producto de manera eficaz, los gestores de producto evalúan constantemente el abanico de soluciones técnicas disponibles y la forma en que cada una funciona, con el fin de identificar qué herramienta es la más adecuada para la tarea. De manera similar, existen distintos tipos de herramientas de IA generativa, por lo que vincular la herramienta correcta con el problema puede resultar complicado.

Los líderes pueden ayudar a los empleados a navegar este entorno enseñándoles a evaluar las herramientas de IA generativa en función de sus necesidades específicas, considerando:

— La interfaz y el flujo de trabajo.

— La integración de datos.

— La capacidad de la herramienta.

Para educar a los empleados sobre estas herramientas en constante cambio, establezca reuniones, boletines informativos y otros recursos que sirvan como ejemplo y demuestren su uso.

Experimente

Una gestión de productos eficaz depende de la experimentación a lo largo del ciclo típico de desarrollo. Esto permite refinar rápidamente el valor de una solución. De manera similar, el ensayo y error es necesario para que los empleados prueben soluciones y desarrollen flujos de trabajo con IA que realmente generen valor.

Integre

Los gestores de producto saben que una funcionalidad brillante es inútil si no encaja en el ecosistema existente del usuario.

Los líderes pueden ayudar a los empleados a cerrar esta brecha fomentando dos tipos de interoperabilidad:

1. Técnica. Anime a los empleados a preguntarse: “¿A dónde necesito realmente que vaya esta información?” En lugar de copiar manualmente resúmenes generados por IA en un sistema de seguimiento de proyectos, un empleado con mentalidad de producto busca formas de automatizar esa transferencia.

2. De procesos. Las herramientas de IA generativa a menudo pueden modificar el orden necesario de las operaciones dentro de un equipo. Cuando una persona automatiza una tarea, se genera un efecto en cadena para quien recibe posteriormente ese trabajo. Los directivos deben ayudar a los empleados a rediseñar roles y rutinas, asegurando que el nuevo flujo de trabajo potenciado por IA no genere cargas desiguales ni cuellos de botella.

La adopción de la IA generativa en el trabajo rara vez fracasa porque las personas no sepan redactar buenos prompts. Fracasa porque los empleados tienen dificultades para visualizar cómo la IA encaja en sus flujos de trabajo reales, y porque los primeros intentos suelen percibirse como ineficientes, frágiles o difíciles de sostener. Los directivos que logran el mayor impacto no resuelven esto imponiendo su uso ni ofreciendo más capacitación técnica: hacen visible el camino hacia el valor.

E

l potencial de la IA para elevar la colaboración no es solo teórico. Algunos gerentes ya están desafiando los enfoques tradicionales e incorporando la IA en la forma en que los equipos colaboran, piensan y toman decisiones.

En un esfuerzo por descubrir las mejores prácticas emergentes, realizamos investigaciones cualitativas y experimentos de campo, observando a más de 100 gerentes trabajando en pequeños grupos de 3 y 4 personas. El resultado fue sorprendente: dos tercios de estos gerentes informaron que la calidad de sus resultados mejoró cuando usaron IA en entornos de trabajo en equipo. 

Nuestra investigación reveló que hay tres enfoques principales a considerar al integrar la IA en el trabajo en equipo: la IA prepara la mesa, la IA tiene un asiento y la IA en cada asiento. 

1. La IA prepara la mesa 

En el enfoque de “la IA prepara la mesa”, la IA se aprovecha antes de una reunión o taller para generar materiales, plantillas o guías que se usarán durante la sesión. 

— Impulse la preparación. Anime a los participantes a interactuar activamente con el contenido preparatorio utilizando prompts de IA, en lugar de limitarse a una lectura pasiva. No basta con invitarlos a hacerlo: debe proporcionar uno o dos prompts listos para usar. 

— Simule las dinámicas del equipo. Más allá de preparar el contenido, utilice la IA para reflexionar sobre las distintas partes interesadas, intereses y perspectivas que estarán presentes en la sala, anticipando las dinámicas interpersonales y grupales que puedan surgir durante la discusión.

— Proporcione matices contextuales. Recuerde incluir su contexto único en el proceso, y no solo al principio. De lo contrario, la IA podría limitarse a producir resultados genéricos y superficiales. Usted conoce su cultura, las dinámicas de su equipo y lo que ha hecho que la colaboración haya sido valiosa en el pasado. 

2. La IA tiene un asiento 

En este contexto, la IA se ejecuta en un solo dispositivo y se une a la discusión del equipo. Esto puede implicar que una persona escriba o hable en nombre del grupo, o que la función de voz a voz permita a la IA interactuar y contribuir a la conversación de forma más fluida. 

— Preséntele a la IA quiénes están en la mesa. Como lo haría en un entorno tradicional, una ronda de presentaciones debe ser el primer paso. Preséntese a sí mismo y a los demás miembros del equipo ante la IA, y aclare el papel de cada uno en la reunión.

— Hable al micrófono. En una discusión de equipo interesante, las personas debaten y conversan entre sí. Como la mayoría de los modelos ofrecen funciones de voz a texto o de voz a voz, se recomienda activar el micrófono para que la experiencia sea más fluida y natural. 

3. La IA en cada asiento 

“La IA en cada asiento”, se refiere a una configuración en la que cada miembro del equipo usa la IA de manera individual en su propio dispositivo durante una reunión o taller. En momentos específicos, se pide a los participantes que interactúen con la IA por su cuenta y luego lleven esos resultados a la discusión grupal para consolidarlos. 

— Integre reflexiones con la IA. Imagine que, después de una presentación sobre una nueva tendencia, el organizador de la reunión invita a todos los participantes a interactuar con la IA en su propio dispositivo para reflexionar sobre las implicaciones para su unidad o equipo antes de la discusión grupal. Para guiar la autorreflexión, el facilitador proporciona un prompt listo para usar.

— Defina un tiempo límite para la reflexión con la IA. Permita que los participantes trabajen individualmente con la IA por un máximo de 10 minutos, y luego reúnalos nuevamente para compartir, discutir y consolidar ideas. 

C

uando se enfrentan a una bandeja de entrada repleta de mensajes genéricos, los compradores suelen enfadarse más que interesarse en un discurso de ventas. Sin embargo, existe otra forma de hacerlo.

Recomendamos que los líderes de ingresos aprovechen la IA generativa para mejorar la calidad (no la cantidad) de su interacción comercial. Los dos ejemplos siguientes ilustran cómo los equipos de ventas han usado unos cuantos prompts simples para ayudarse a ser más atractivos ante los ojos de prospectos y clientes.

1. Conseguir nuevos clientes

Erin, una vendedora en una compañía tecnológica de tamaño medio, había intentado entrar en contacto por múltiples medios con uno de sus clientes potenciales más prometedores, una empresa minera global. No obtuvo ninguna respuesta. Ella quería construir una relación con el cliente y, de ser posible, cerrar un acuerdo en el ejercicio fiscal actual. Sin embargo, sus cuentas existentes la mantenían ocupada, por lo que disponía de poco tiempo para despertar el interés de un prospecto que, hasta el momento, no se había mostrado interesado.

Le preguntamos a Erin: “¿Cuáles son los problemas urgentes en el mundo del cliente potencial que le harían prestar atención?” Erin reconoció rápidamente que sus intentos de acercamiento previos estaban enfocados en su producto, y que necesitaba demostrar un conocimiento más profundo del cliente. Introducir este prompt en una herramienta de IA le ayudó a cambiar su enfoque:

“Por favor, utilice los últimos informes anuales de [la compañía] para decirme dos cosas: 1) las prioridades actuales de la empresa y 2) cómo está desempeñándose la compañía en comparación con sus propios resultados anteriores y con los de sus competidores en los KPIs financieros que son importantes para el equipo ejecutivo.”

Después de unas cuantas preguntas, Erin descubrió que el costo de los productos vendidos (un indicador financiero importante) seguía aumentando, y era una de las principales preocupaciones de su cliente potencial. Más específicamente, se dio cuenta de que dicho costo incrementaba conforme aumentaba la producción, a pesar de que este ya representaba el 70% de los ingresos, un 10% más que su competidor más cercano. Antes de la IA, este nivel de inteligencia sobre los clientes solo se habría podido obtener mediante conversaciones profundas de descubrimiento o de investigación exhaustiva en Internet. Pero ahora, Erin tenía rápidamente una visión de un problema a nivel de junta directiva.

Esto le permitió pasar de enviar propuestas genéricas a ciegas y crear acercamientos centrados en el cliente. Sabiendo que los líderes de cadena de suministro se preocupan profundamente por el costo de los productos vendidos y que la solución de su empresa podía generar mejoras en esa área, Erin comenzó a buscar una conexión con la cadena de suministro de su prospecto. Descubrió que estaba conectada en LinkedIn con un vicepresidente de cadena de suministro que había iniciado hace 5 meses. Erin dedujo que esta persona probablemente querría generar impacto en su nuevo empleo y sería receptiva a su propuesta si ella podía demostrarle su valor potencial.

Erin redactó un breve mensaje en LinkedIn para este vicepresidente, haciendo referencia al impacto potencial que la solución de su compañía podría tener en la reducción del costo de los productos vendidos. Después usó IA, pidiéndole ayuda para hacer su mensaje más corto y claro. En total, Erin pasó menos de dos horas ejecutando su plan con IA, mucho menos tiempo del que había invertido en todos sus intentos previos.

Un día después, el vicepresidente quiso hablar con ella. El aumento del costo de los productos vendidos era un gran reto para su empresa, y él estaba interesado en cualquier cosa que pudiera resolver ese problema. Unos meses después, Erin cerró con entusiasmo un trato de 250,000 dólares.

2. Expandir cuentas existentes

Los vendedores que ya trabajan con clientes también pueden utilizar la IA para hacer crecer la urgencia y conseguir acuerdos más grandes. Consideremos el caso de Michael, un gerente de cuentas en la industria de metales que enfrentaba su segundo año consecutivo de ingresos estancados con uno de los principales clientes estratégicos de su organización. Aunque se trataba de un cliente existente, y contaba con apoyos internos en la compañía, últimamente Michael apenas conseguía obtener respuesta. Además, sus competidores estaban aprovechando el entusiasmo del sector por una nueva tecnología y solicitando reuniones adicionales para mostrar su nueva oferta, lo que abrumaba a esos mismos defensores internos.

Durante un programa de capacitación de ventas para toda la organización, donde enseñamos al equipo cómo aprovechar la IA, Michael se dio cuenta de que, ante las amenazas competitivas, su mejor oportunidad para volver a ser relevante era aprender más sobre los desafíos más amplios del negocio del cliente. Con su mayor cuenta en juego, Michael recurrió a la IA para buscar información que le ayudara a consolidarse como un asesor experto y de confianza. Usó el siguiente prompt para buscar temas relevantes:

“Revise las siguientes tres transcripciones de las reuniones de resultados de [la empresa]. Identifique las preguntas de los analistas que parecen repetirse de un trimestre a otro. Resalte estas preguntas e indique cómo respondieron los altos directivos.”

Con un solo prompt, Michael y su equipo identificaron que los líderes de la compañía eran cuestionados continuamente sobre el riesgo de que más del 50% de sus ingresos dependiera únicamente de unos pocos clientes. Los altos directivos dijeron que tenían planes para diversificar sus fuentes de ingresos entrando en nuevos mercados. Sin embargo, en las últimas tres reuniones de resultados, cuando los analistas de inversión preguntaron sobre esta dependencia, era evidente que el equipo directivo había avanzado muy poco. Esto contribuyó a que muchos analistas movieran la calificación de la empresa de “comprar” a “mantener”, en un mercado en el que sus competidores estaban obteniendo buenos resultados.

Con esta información, Michael solicitó una reunión entre altos directivos. Seis meses antes de que venciera el contrato plurianual de su compañía con el cliente, Michael reunió a varios de los altos directivos de su empresa con algunos de los altos directivos del cliente. En lugar de limitarse a realizar una revisión comercial tradicional, Michael le dijo al cliente: “Entendemos que su objetivo estratégico es entrar en nuevos mercados y ampliar su base de clientes. Hemos ayudado a otros clientes a establecerse en nuevos mercados proporcionándoles soluciones, y nos gustaría tener una conversación con su equipo sobre este objetivo y cómo podríamos ayudar.” Hasta ese momento, los ejecutivos del cliente habían estado algo desconectados de la reunión. Cuando se dieron cuenta de que no se trataba de otra presentación de productos, el director de operaciones del cliente empezó a prestar atención.

Toda la reunión se centró en los objetivos de la compañía del cliente, y los altos directivos compartieron libremente información sobre las presiones que estaban enfrentando. Como resultado, Michael y su equipo elaboraron una propuesta convincente enfocada en los objetivos del cliente, lo que resultó en asegurar un contrato exclusivo para una solución personalizada a nivel empresarial.

Obteniendo beneficios hoy mismo

En ambas situaciones, los equipos de ventas siguieron estos pasos:

1. Comprender los principales retos y objetivos del cliente.

2. Identificar las métricas clave asociadas a esos desafíos.

3. Encontrar a la persona indicada que se preocupe por esos indicadores.

4. Evaluar cómo su producto puede mejorar los resultados del cliente.

5. Iniciar las interacciones con mensajes claros, concisos y relevantes que conecten todo.

E

l potencial de la IA para elevar la colaboración no es solo teórico. Algunos gerentes ya están desafiando los enfoques tradicionales e incorporando la IA en la forma en que los equipos colaboran, piensan y toman decisiones. En un esfuerzo por descubrir las mejores prácticas emergentes, realizamos investigaciones cualitativas y experimentos de campo, observando a más de 100 gerentes trabajando en pequeños grupos de 3 y 4 personas. El resultado fue sorprendente: dos tercios de estos gerentes informaron que la calidad de sus resultados mejoró cuando usaron IA en entornos de trabajo en equipo.

Nuestra investigación reveló que hay tres enfoques principales a considerar al integrar la IA en el trabajo en equipo: la IA prepara la mesa, la IA tiene un asiento y la IA en cada asiento.

1. La IA prepara la mesa

En el enfoque de “la IA prepara la mesa”, la IA se aprovecha antes de una reunión o taller para generar materiales, plantillas o guías que se usarán durante la sesión.

He aquí algunas recomendaciones clave sobre lo que debe y no debe hacer al usar la IA para preparar una sesión de trabajo en equipo:

Lo que debe hacer

— Impulse la preparación. Anime a los participantes a interactuar activamente con el contenido preparatorio utilizando prompts de IA, en lugar de limitarse a una lectura pasiva. No basta con invitarlos a hacerlo: debe proporcionar uno o dos prompts listos para usar. Lo ideal es que estén cuidadosamente diseñados para generar un diálogo dinámico, personalizado y bidireccional con la IA como colaboradora intelectual.

— Simule las dinámicas del equipo. Más allá de preparar el contenido, utilice la IA para reflexionar sobre las distintas partes interesadas, intereses y perspectivas que estarán presentes en la sala, anticipando las dinámicas interpersonales y grupales que puedan surgir durante la discusión. Pruebe con este prompt estructurado: “Me estoy preparando para presentar una propuesta sobre [breve descripción] a los siguientes participantes: [liste los nombres]. Con base en sus interacciones pasadas conmigo (de correos electrónicos, chats o transcripciones de reuniones), ayúdeme a reflexionar sobre cómo es probable que responda cada participante y cómo podrían interactuar sus perspectivas.”

— Proporcione matices contextuales. Recuerde incluir su contexto único en el proceso, y no solo al principio. De lo contrario, la IA podría limitarse a producir resultados genéricos y superficiales. Usted conoce su cultura, las dinámicas de su equipo y lo que ha hecho que la colaboración haya sido valiosa en el pasado.

Lo que no debe hacer

— No prepare todo solo. La IA puede acelerar las cosas, pero no permita que eso lo lleve a trabajar de forma aislada. Tómese el tiempo para hacer pausas, reflexionar y compartir sus borradores con expertos en el tema antes de distribuir el documento a todos los participantes.

2. La IA tiene un asiento

El segundo enfoque para llevar la IA a la sala es el de “la IA tiene un asiento”. En esta configuración, la IA se ejecuta en un solo dispositivo y se une a la discusión del equipo. Esto puede implicar que una persona escriba o hable en nombre del grupo, o que la función de voz a voz permita a la IA interactuar y contribuir a la conversación de forma más fluida.

Con base en múltiples observaciones sobre las dinámicas de “la IA tiene un asiento”, he aquí algunos consejos y precauciones:

Lo que debe hacer

— Preséntele a la IA quiénes están en la mesa. Como lo haría en un entorno tradicional, una ronda de presentaciones debe ser el primer paso. Preséntese a sí mismo y a los demás miembros del equipo ante la IA, y aclare el papel de cada uno en la reunión. De este modo, la IA sabrá con quién está hablando y qué función tiene cada persona en la discusión.

— Hable al micrófono. En una discusión de equipo interesante, las personas debaten y conversan entre sí. Tener que escribir en un teclado puede generar fatiga y fricción en el flujo del equipo. Como la mayoría de los modelos ofrecen funciones de voz a texto o de voz a voz, se recomienda activar el micrófono para que la experiencia sea más fluida y natural.

Lo que no debe hacer

— No experimente primero con grupos grandes. Incorporar la IA en una discusión de equipo funciona mejor con grupos pequeños de 3 o 4 personas. Es mucho más práctico integrarla en equipos reducidos, ya sea escribiendo o dictando. Si tiene más participantes, considere usar una pantalla grande o dividirse en subequipos, cada uno con su propia “IA con un asiento”.

— No permita que domine quien usa la IA. La persona que interactúa con la IA en nombre del equipo no debe adueñarse de la sesión, ni desde la perspectiva del proceso ni del contenido. Esto es particularmente relevante cuando se escribe. Asegúrese de que se capten los aportes de todos. ¿Cómo? Indicando a la IA que fomente la participación activa de todos los miembros del equipo.

3. La IA en cada asiento

El tercer modo, “la IA en cada asiento”, se refiere a una configuración en la que cada miembro del equipo usa la IA de manera individual en su propio dispositivo durante una reunión o taller. En momentos específicos, se pide a los participantes que interactúen con la IA por su cuenta y luego lleven esos resultados a la discusión grupal para consolidarlos.

Cuando introduzca este modo en su taller o reunión, tenga en cuenta las siguientes recomendaciones:

Lo que debe hacer

— Integre reflexiones con la IA. Imagine que, después de una presentación sobre una nueva tendencia, el organizador de la reunión invita a todos los participantes a interactuar con la IA en su propio dispositivo para reflexionar sobre las implicaciones para su unidad o equipo antes de la discusión grupal. Para guiar la autorreflexión, el facilitador proporciona un prompt listo para usar. Esto mantiene las ideas enfocadas y facilita integrarlas a la discusión colectiva.

— Defina un tiempo límite para la reflexión con la IA. Permita que los participantes trabajen individualmente con la IA por un máximo de 10 minutos, y luego reúnalos nuevamente para compartir, discutir y consolidar ideas.

Lo que no debe hacer

— No deje que la IA se convierta en una distracción. La naturaleza humana sigue aplicando: los dispositivos pueden ser una distracción durante las reuniones. Asegúrese de aclarar cuándo los participantes deben mantener su computadora abierta e interactuar con la IA.

— No prosiga sin un facilitador humano. Necesita a alguien que orqueste la colaboración entre el equipo y la IA, creando los bucles entre ambas partes, especialmente cuando el grupo es grande. No todos los gerentes son buenos facilitadores. La buena noticia es que la IA también puede apoyar en esto: puede sugerir enfoques y técnicas de facilitación, actuar como cofacilitadora durante la discusión, conectar las ideas de los participantes y tomar notas. Sin embargo, hay actividades que siempre requieren un facilitador humano, como: gestionar las dinámicas del equipo, leer la sala, aportar matices contextuales, y extraer ideas relevantes para el liderazgo.

Muévase sin problemas entre los tres enfoques

Los tres enfoques explorados en este artículo no son mutuamente excluyentes. Pueden combinarse de manera flexible, según las necesidades del momento. La IA puede ayudar a preparar la mesa, luego todos pueden usarla durante una sesión de lluvia de ideas y, finalmente, el facilitador puede usarla solo para conducir la convergencia de ideas después del proceso creativo.

Si bien el uso de la IA en el trabajo en equipo aún está emergiendo, los pioneros ya están definiendo las mejores prácticas. Los tres modos que hemos descrito (la IA prepara la mesa, la IA tiene un asiento y la IA en cada asiento) ofrecen un marco práctico para guiar su experimentación.

A

unque las herramientas de reclutamiento con IA han estado históricamente orientadas a empleadores y gerentes de contratación, la IA generativa (o GenAI) ahora está empoderando a los buscadores de empleo para mejorar sus posibilidades de ser contratados. Con la estrategia adecuada y los prompts correctos, usted puede aprovechar estas plataformas como si fueran entrenadores profesionales digitales.

Si le interesa experimentar, he aquí algunas formas sencillas de aprovechar la IA generativa antes de su próxima entrevista de trabajo para prepararse para el éxito.

1) Utilícela para recopilar información sobre la cultura de la empresa.

Una empresa puede parecer perfecta para usted en el papel, pero no hay una manera real de evaluar su cultura laboral hasta que comience a trabajar allí, ¿verdad? No exactamente.

Sitios como Glassdoor ahora funcionan como un Yelp para empleadores, y los rankings en los mejores lugares para trabajar, con caracterizaciones detalladas de las empresas, están ampliamente disponibles. Entre otros datos, estos recursos pueden alimentar motores de IA generativa, que luego pueden proporcionarle información rápida y sencilla para evaluar la experiencia de los empleados en distintas compañías.

Antes de su entrevista, será útil hacer un poco de investigación en esta área. La IA generativa puede ayudarle a identificar señales de alerta que debería tomar en cuenta al comenzar y continuar con el proceso de entrevista.

2) Utilícela para analizar las palabras clave en la descripción del puesto.

Así como la IA generativa puede recopilar datos sobre la cultura empresarial, también puede obtener información valiosa de bolsas de trabajo y listados de vacantes. Concretamente, puede desglosar las habilidades, atributos y valores principales asociados con ciertos empleos.

Para prepararse para su entrevista, elija algunas palabras clave o habilidades destacadas en la descripción del puesto y pídale a la IA generativa que le explique un poco más sobre lo que generalmente buscan las empresas al analizarlas.

3) Utilícela para obtener orientación sobre posibles preguntas de entrevista y cómo responderlas.

Existen muchos prompts útiles que pueden ayudarle a prepararse. Por ejemplo, puede preguntarle a la IA generativa qué tipo de preguntas son las más comunes en una entrevista, cómo responderlas de la mejor manera y qué suele tratar de evaluar un gerente de contratación. También puede preguntar qué errores debería tratar de evitar, qué tipo de lenguaje corporal o señales no verbales debe cuidar, así como las mejores prácticas de etiqueta para entrevistas.

4) Realice sesiones simuladas de entrevista.

Si tiene en mente respuestas específicas a preguntas de entrevista y quiere saber qué pensarían los gerentes de contratación sobre ellas, pídale a la IA generativa que actúe como tal, y que le dé retroalimentación honesta y crítica sobre cómo mejorar. Algunas herramientas de IA generativa están diseñadas específicamente para realizar simulaciones de entrevistas, en las que la IA asume el papel del entrevistador o entrevistado (usted puede alternar los roles). Otras, como ChatGPT, pueden evaluar sus respuestas si las pega en la caja de chat de la plataforma y le pide a la herramienta que le proporcione retroalimentación.

He aquí algunos prompts básicos que puede usar para iniciar un ejercicio de entrevista simulada:

— Estoy solicitando una entrevista para el puesto X. Finja que es el entrevistador y haga preguntas típicas en este contexto.

— Ahora dígame qué opina de mis respuestas y cómo puedo mejorarlas.

— Ahora dígame cómo respondería usted a estas preguntas si fuera un candidato destacado.

— Ahora repitamos esto con otras preguntas/respuestas.

E

n este artículo, espero mostrarle cómo puede utilizar las herramientas de IA generativa como su propio coach de carrera personalizado, con prompts y estrategias prácticas para maximizar su experiencia, aprendizajes y éxito.

5 formas de usar la IA como su coach profesional

1. Claridad y dirección profesional

Antes de iniciar una búsqueda de empleo o una transición de carrera, es fundamental comprender sus fortalezas, intereses y valores. La IA generativa puede ayudarle a guiarse mediante ejercicios de autorreflexión y exploración profesional.

Ejemplos de prompts:

— No tengo claro mi camino profesional. ¿Puede hacerme algunas preguntas reflexivas para ayudarme a identificar mis fortalezas e intereses?

— ¿Puede sugerirme opciones de carrera que se alineen con mis habilidades en [enumere sus habilidades] y mi interés en [mencione industrias o campos]?

Consejo de personalización:

Brinde la mayor cantidad de detalles posible sobre sus experiencias y preferencias. Cuanto más contexto proporcione, más personalizadas serán las respuestas de la IA generativa.

2. Optimización de su currículum y perfil de LinkedIn

Un currículum sólido y un perfil de LinkedIn atractivo son fundamentales para destacar en un mercado laboral competitivo. La IA generativa puede ayudarle a redactar materiales de aplicación convincentes.

Ejemplos de prompts:

— ¿Puede ayudarme a redactar un resumen profesional para mi currículum basado en mi experiencia en [industria/rol]?

— Por favor, revise el resumen de mi perfil de LinkedIn [puede pegar el enlace/URL] y sugiera mejoras para lograr un mayor impacto.

Consejo de personalización:

Proporciónele a la IA generativa viñetas de su historial laboral y logros. Si se está postulando a una posición específica, incluya la descripción del puesto para que pueda adaptar sus respuestas al rol.

3. Estrategia de búsqueda de empleo

La búsqueda de empleo puede ser abrumadora, pero la IA generativa puede ayudarle a estructurarla y hacerla más estratégica.

Ejemplos de prompts:

— ¿Cuáles son las mejores estrategias de búsqueda de empleo para alguien en [industria/rol]?

— ¿Cuáles son algunas formas creativas de encontrar oportunidades laborales más allá de las bolsas de trabajo tradicionales?

Consejo de personalización:

Si tiene empresas específicas en mente, pídale a la IA generativa estrategias de networking adaptadas a ellas.

4. Preparación para entrevistas

La IA generativa puede simular preguntas de entrevista y proporcionarle retroalimentación sobre sus respuestas.

Ejemplos de prompts:

— ¿Puede realizar una entrevista simulada para un puesto de [rol] y proporcionarme retroalimentación sobre mis respuestas? [Formule prompts de seguimiento para que la IA generativa analice sus respuestas, sugiera mejores respuestas y le diga cómo podrían interpretarlas los entrevistadores].

— ¿Cómo debería responder a la pregunta “Hábleme de usted” de una manera que destaque mis fortalezas?

Consejo de personalización:

Proporcione a la IA generativa la descripción del puesto y el nombre de la empresa para que pueda elaborar preguntas personalizadas.

5. Liderazgo y desarrollo profesional

Si su objetivo es avanzar en su carrera, la IA generativa puede ofrecerle orientación sobre habilidades de liderazgo, visibilidad en el lugar de trabajo y desarrollo profesional.

Ejemplos de prompts:

— ¿Cuáles son las habilidades clave de liderazgo que debo desarrollar para pasar a un puesto gerencial?

— ¿Cómo puedo crear presencia ejecutiva en reuniones y presentaciones?

Consejo de personalización:

Describa sus desafíos actuales y la dinámica de su entorno laboral. La IA generativa puede ofrecer estrategias específicas para su industria, rol y cultura corporativa.

Reflexión final

La IA generativa puede ser una herramienta poderosa para el coaching profesional, ofreciendo consejos personalizados y estrategias prácticas. Ya sea que necesite ayuda con su currículum, prácticas para entrevistas o desarrollo de liderazgo, la IA generativa puede ser su compañera profesional 24/7 y su socia estratégica. Pruebe estos prompts hoy mismo y tome medidas proactivas hacia sus objetivos profesionales.

A

hora que las organizaciones tienen un mayor acceso a modelos de IA generativa conversacional, muchos gerentes comprenden que la tecnología puede ir mucho más allá de las simples tareas de productividad. Dos tercios de los gerentes creen que la IA generativa tiene el potencial de convertirse en su socio de pensamiento, brindar nuevas perspectivas, sopesar los pros y contras, evaluar las compensaciones, mejorar el pensamiento estratégico y apoyar el desarrollo del liderazgo. Sin embargo, aunque las expectativas para el futuro son altas, aún queda un largo camino por recorrer. Hoy en día, solo el 30% de los gerentes afirman tener las habilidades y el conocimiento necesarios para utilizar la IA generativa conversacional de este modo.

Afortunadamente, los gerentes pueden superar esta brecha rápidamente. Basándonos en nuestra experiencia, en innumerables conversaciones y en miles de iteraciones de prompts, hemos creado una guía con instrucciones y herramientas para ayudar a los gerentes a utilizar cualquier herramienta de IA generativa conversacional como socio de pensamiento.

Con estas técnicas, los humanos y la IA trabajando juntos pueden lograr resultados de alta calidad que no serían posibles trabajando por separado. A este proceso lo llamamos “pensamiento conjunto”, y este artículo le mostrará cómo empezar.

El poder del pensamiento conjunto

La IA generativa puede utilizarse como un socio de pensamiento para cualquier cosa, desde la preparación de discursos hasta el análisis de causas raíz y la formulación de estrategias. Veamos algunos ejemplos:

— Mario es gerente de proyectos en una planta de fabricación y, a menudo, él y su equipo deben resolver los desafíos técnicos. Descubrir la causa raíz de los problemas es una tarea recurrente y compleja. Mario ha diseñado un diálogo estructurado con la IA generativa para ayudarlo a analizar todos los problemas. Cada vez que surge uno nuevo, ajusta y prueba su secuencia de prompts.

— Kim es gerente de comunicaciones en una gran empresa de bienes de consumo. Ha estado utilizando la IA generativa para redactar comunicados de prensa y evaluar cómo podrían reaccionar ante ellos las distintas partes interesadas. Kim entabla una conversación bidireccional en la que pide a la IA generativa que actúe como diferentes grupos de interés y debata con ella sobre el contenido de cada borrador. La regla general de Kim es desafiar y ser desafiada por la IA durante el diálogo.

— Amy es una líder financiera en una gran empresa de tecnología que tiene la tarea de promover una iniciativa de cambio que transformará su departamento de proveedor de servicios interno en un socio estratégico para las unidades de negocio. Amy ha creado una secuencia de prompts de IA generativa que los miembros de su equipo pueden ejecutar para ayudarles a comprender y reflexionar sobre cómo adoptar la nueva mentalidad y los comportamientos que requerirá esta iniciativa.

Estas historias ponen de manifiesto una forma de interactuar con la IA que va mucho más allá de simplemente responder preguntas o presionar un botón para obtener un resultado. Implica una conversación recíproca activa, donde tanto el humano como la IA aportan ideas y se basan en los pensamientos del otro en cada paso del diálogo.

El valor de un diálogo de pensamiento conjunto no está solo en el resultado, sino también en la conversación en sí misma. De hecho, el valor se crea en conjunto a través de los diversos pasos del diálogo entre humanos e IA.

Cómo diseñar un diálogo de pensamiento conjunto con la IA

Hemos creado un marco de cuatro pasos para ayudar a los gerentes a diseñar con éxito un diálogo de pensamiento conjunto con la IA generativa.

Paso 1: Asignar un rol a la IA. Defina el rol específico que quiere que asuma la IA (como actuar como un experto, un miembro del equipo o un abogado del diablo). Use frases introductorias como “Actúa como…”, “Ayúdame a…”, “El resultado del diálogo será…”, etc.

Paso 2: Definir el escenario. Elija el escenario en el que desea que se desarrolle la conversación. ¿Quién participa en la conversación? ¿Debe ser una interacción individual entre usted y la IA, o una interacción entre varios individuos (por ejemplo, en una reunión de equipo o un taller)?

Paso 3: Esbozar el diálogo. Prevea una secuencia de preguntas y declaraciones que aclaren quién hace qué entre usted y la IA. Defina con precisión qué aportará la IA y qué aportará usted (el humano). Dejar el flujo del diálogo al azar aumenta el riesgo de que se desvíe del objetivo.

Paso 4: Crear el prompt. Redacte el prompt basándose en el esquema que ha diseñado. Puede usar la IA generativa para que le ayude a perfeccionar el prompt; por ejemplo, puede escribir en el chat: “Tengo este esquema de diálogo y necesito su ayuda para convertirlo en un mensaje estructurado que pueda ejecutar conmigo: ‘[inserte su esquema aquí]’”.

Cómo aprovechar al máximo sus diálogos con la IA generativa

Al comenzar a utilizar la IA generativa como un pensador conjunto, es normal obtener resultados mixtos al principio. Seguir las prácticas recomendadas de esta lista de cosas que debe (y no debe) hacer puede ayudarle a acelerar su curva de aprendizaje.

Lo que debe hacer

— Adoptar una mentalidad conversacional: Acérquese a la IA generativa como si estuviera hablando con un colaborador humano. La máquina puede funcionar de manera similar al método socrático, mejorando su pensamiento crítico a través del diálogo. Puede pedirle a la IA generativa que lo guíe a través de un diálogo estructurado sobre un tema o problema de su elección, desarrollando sus respuestas, añadiendo dimensiones que se hayan pasado por alto y generando preguntas de seguimiento.

— Participar activamente: Debe interactuar con la máquina en una conversación recíproca. Ambas partes contribuyen con retroalimentación y desafíos mutuos y, en última instancia, colaboran en la creación del resultado. Para recibir el asesoramiento adecuado, respuestas personalizadas y sugerencias útiles, comience por brindar una descripción general breve y precisa de su situación con un contexto claro. Luego, profundice compartiendo sus reflexiones y experiencias personales, y haciendo preguntas de seguimiento.

— Desafiar a la IA: Como en un diálogo con un humano, es valioso que haya cierta fricción en el proceso de pensamiento. Pídale a la IA que proporcione diferentes perspectivas, ideas u opciones que haya pasado por alto. No se detenga en el primer resultado generado ni se conforme demasiado rápido con lo que la IA le proporciona.

Lo que no debe hacer

— Trabajar solo: Cuando las personas trabajan predominantemente solas con IA generativa, en lugar de involucrarse y relacionarse activamente con compañeros de equipo humanos, se puede reducir la comunicación interpersonal y el intercambio de conocimientos dentro del equipo. Esto puede obstaculizar el juicio colectivo de su equipo y la capacidad de prevenir y mitigar riesgos. Tómese un descanso de la interacción individual con la IA para relacionarse cara a cara con su equipo, involucrar a otros colegas en el proceso asistido por IA, buscar retroalimentación de expertos, integrar puntos de vista diversos y fomentar el aprendizaje entre pares.

— Ir demasiado rápido: Puede tender a escribir, hacer clic o avanzar demasiado rápido. La velocidad con la que la IA generativa ejecuta tareas puede llevar a los humanos a apresurarse sin reflexionar. Pídale a la IA que le ayude a hacer una pausa y reflexionar: solicite explícitamente a la IA que le pida su opinión, asegurándose de que tenga tiempo para reflexionar y validar antes de continuar.

Pronto, los gerentes que desarrollen sus capacidades con IA generativa tomarán la delantera sobre aquellos que no lo hagan. Es hora de involucrarse con la IA generativa, comprendiendo cómo utilizarla en beneficio propio, de su equipo y de la empresa. Identifique tareas en las que pueda experimentar con el pensamiento conjunto. Establezca prioridades, lleve un seguimiento de los beneficios, riesgos y lecciones aprendidas, y compártalo con su equipo. Su responsabilidad es actuar como un modelo de pensamiento conjunto, alentando a su equipo a debatir lo que funciona y lo que podría mejorarse, recopilando las lecciones aprendidas de forma estructurada a medida que evoluciona la tecnología.

E

ntre titulares llamativos que anuncian billones de dólares en valor potencial y los miles de millones de dólares que las organizaciones han invertido para obtener ese valor, se podría suponer que las herramientas de IA generativa se han convertido en una parte esencial del entorno laboral. Sin embargo, los datos muestran una realidad diferente.

Según el reciente informe de Deloitte sobre el estado de la IA generativa, solo el 11% de las organizaciones que han proporcionado herramientas de IA a sus empleados informan que la IA generativa se ha integrado con éxito en la rutina diaria de los trabajadores (el éxito en este contexto significa que más del 60% de la organización utiliza IA generativa a diario). Entre aquellas organizaciones con menor uso (donde menos del 20% de los empleados la utilizan a diario), aproximadamente la mitad reporta un retorno inferior al esperado en su iniciativa de IA generativa más avanzada. Por el contrario, entre las organizaciones que han logrado impulsar con éxito la adopción de la IA generativa, el 86% afirma haber cumplido o superado sus expectativas de retorno de inversión.

Entonces, ¿por qué los trabajadores de algunas organizaciones no están adoptando la IA generativa? Creemos que la respuesta radica en la falta de confianza. Pues, cuando los usuarios no confían en una tecnología, no se sienten cómodos utilizándola.

La buena noticia es que es posible generar confianza en la IA generativa y, si se hace bien, puede acelerar su adopción por parte de los empleados y aumentar su comodidad con la tecnología.

Presentamos nuestro asistente de IA generativa

Al igual que muchas otras empresas, nuestra organización, Deloitte, vio el potencial de un asistente de IA generativa para mejorar el desempeño de nuestros colaboradores de múltiples maneras, desde eliminar tareas rutinarias como escribir notas de reuniones hasta colaborar activamente en el trabajo analítico y creativo, como la investigación de mercado y la generación de ideas. En el otoño de 2023, nuestro equipo de transformación lanzó un asistente de IA generativa personalizado para realizar algunas de estas tareas.

Deloitte llevó a cabo una serie de actividades de formación y capacitación para familiarizar a la organización con la IA generativa y promover el uso del nuevo asistente. En los meses siguientes, observamos una adopción alentadora en toda la organización. Sin embargo, nuestro objetivo es que el asistente de IA generativa sea plenamente aceptado e integrado en el trabajo de todos.

Nueve meses después del lanzamiento inicial, seleccionamos un grupo de prueba de 750 consultores, desde analistas junior hasta directivos, y realizamos una medición de referencia sobre la confianza en la herramienta.

La encuesta de referencia reveló que los usuarios no comprendían el amplio rango de aplicaciones que la herramienta podía ofrecerles. También descubrimos que existía incertidumbre sobre qué fuentes de datos utilizaba la herramienta y cómo protegía la información.

En respuesta, modificamos los materiales de formación y las actividades implementadas en la fase inicial. Diseñamos estos cambios específicamente para mejorar la percepción de los consultores sobre la confiabilidad y la transparencia de la herramienta, con la esperanza de aumentar su uso y motivar a quienes aún no la habían probado. Estas fueron cuatro de las intervenciones que implementamos:

1. Perfiles de usuarios expertos: Publicamos breves descripciones sobre usuarios destacados que mostraban la variedad de formas en que utilizan la herramienta en su trabajo diario y los beneficios que obtienen de ella. Proporcionamos ejemplos reales de consultores de Deloitte que la utilizan para abordar el amplio conjunto de aplicaciones para las que está diseñada.

2. Pregunte al equipo de IA generativa: Organizamos sesiones de preguntas y respuestas sobre los aspectos técnicos de la herramienta, incluyendo explicaciones claras sobre cómo se entrena y cómo se utilizan los datos. Estas sesiones se diseñaron para abordar directamente las percepciones erróneas identificadas en la encuesta de referencia.

3. Maratones de prompts: Realizamos eventos interactivos en vivo en los que los participantes aprendieron a pedir al chatbot que genere ideas que puedan utilizar para resolver problemas concretos, demostrando su aplicación práctica y la variedad de formas en que pueden utilizarlo. En estos ejercicios adoptamos un enfoque de «formación de formadores», centrándonos en cómo generar confianza en la herramienta más que simplemente en cómo utilizarla.

4. Foros de la comunidad: Además, organizamos sesiones de nuestra comunidad de IA y Analítica para fomentar el intercambio de conocimientos y la participación de la comunidad. Complementamos estos foros con actualizaciones periódicas a través de nuestro boletín interno y otros canales. Compartimos nuestras ideas sobre confianza y soluciones, fomentando el aprendizaje y la mejora continuos, y demostrando nuestro compromiso con la transparencia y la confiabilidad. Estas comunicaciones repetidas y consistentes ayudaron a que las intervenciones anteriores se consolidaran.

Generar confianza desde el principio

Las empresas están avanzando rápidamente para aprovechar la IA generativa, y los empleados son, en cierto modo, los sujetos de prueba, es decir, los usuarios de primera línea. Estas organizaciones pueden aprender de nuestra experiencia e integrar la generación de confianza en sus programas de IA generativa dirigidos a sus colaboradores. Para ello:

1. No espere hasta el lanzamiento de la IA generativa para empezar a pensar en la confianza. Ponga las necesidades humanas en el centro e incorpore consideraciones sobre la confianza de los empleados desde el diseño inicial. Comience identificando los problemas que la IA generativa debe resolver. ¿El objetivo es ayudar a los empleados a trabajar con mayor eficiencia? ¿Eliminar tareas que consumen mucho tiempo? ¿Estimular la creatividad? ¿Las herramientas que ofrece realmente ayudan a satisfacer estas necesidades?

2. Priorice los elementos de diseño que fomenten la confianza de los empleados. Los empleados deben sentir que la IA generativa es capaz, confiable, transparente y que tiene un grado de «humanidad», en el sentido de que se adapta a sus necesidades individuales y les ayuda a hacer mejor su trabajo. Ponga a prueba estos elementos de confianza durante la formación preguntando a los usuarios, por ejemplo: «¿La herramienta se comunica con usted de manera clara y sencilla? ¿Considera que sus respuestas son precisas e imparciales?» Si la herramienta recibe una mala calificación en alguna de estas cuestiones básicas de confianza, identifique la causa y trabaje para resolverla.

3. Anticipe y aborde las preocupaciones de los empleados sobre la confiabilidad de la IA generativa. Incluya en sus estrategias de cambio y adopción materiales y capacitaciones que respondan a estas inquietudes, por ejemplo, explicando cómo la IA utiliza y protege sus datos.

4. Realice encuestas de seguimiento sobre la confianza en la IA generativa, identifique áreas donde la confianza siga siendo baja y desarrolle nuevos materiales de capacitación o intervenciones para resolver estos problemas. Las encuestas periódicas son esenciales para evaluar qué funciona y qué no, asegurando una mejora continua.

5. Evalúe el nivel general de confianza de los empleados en su organización y trabaje para fortalecerlo. Las empresas con un alto nivel de confianza superan significativamente a las rezagadas en términos de valor total de mercado (hasta cuatro veces más) y experimentan una mayor adopción de nuevas tecnologías. Nuestra investigación más reciente muestra que los empleados confían mucho más en la IA generativa si confían en su organización. En estas empresas de «alta confianza», los colaboradores tienen 2.6 veces más probabilidades de sentirse cómodos utilizando herramientas de IA que en empresas con bajos niveles de confianza.

Más allá de los beneficios empresariales, generar confianza es lo correcto. Ganarse la confianza fortalece las relaciones que queremos construir, las organizaciones a las que queremos pertenecer y el mundo en el que queremos vivir.

P

ara aprovechar el potencial creativo y transformador de la IA, y entrenar nuestro cerebro para un mundo en el que la IA sea prioritaria, debemos cambiar nuestra mentalidad y utilizar la IA como un socio colaborador (y no solo como una herramienta).

A continuación, se presentan una docena de formas de entrenar su cerebro para lograr resultados más amplios e innovadores con la IA generativa:

1. Establezca una práctica diaria de “prompts exploratorios”

Comience cada día con una pregunta abierta que lo impulse a pensar en grande. Por ejemplo: “¿Qué tendencias u oportunidades no estoy viendo en mi industria?”

2. Con base en los prompts, plantee preguntas del tipo “¿Qué pasaría si…” y “¿Cómo podríamos…”

Por ejemplo, en lugar de preguntar “¿Cómo puedo mejorar la productividad?”, intente: “¿Qué pasaría si pudiera abordar la productividad de una manera poco convencional? ¿Cómo sería?”

3. Acepte la ambigüedad y la curiosidad

Entrenarse para interactuar sin un resultado preciso en mente permite que la IA genere respuestas que podrían sorprendernos. Preguntas como “¿Qué podría estar pasando por alto en mi enfoque de X?” abren puertas a perspectivas que no se habían considerado.

4. Utilice prompts para explorar, no solo para resolver

Centrarse en la exploración permite generar ideas más profundas. Por ejemplo, “Exploremos el futuro del liderazgo si la IA tuviera un puesto en la junta directiva o en la alta dirección. ¿Qué cambios podríamos ver en nuestro trabajo, funciones y cultura corporativa?”

5. Encadene prompts para desarrollar ideas de manera iterativa

En lugar de detenerse en la primera respuesta, haga preguntas de seguimiento que profundicen y lleven la respuesta hacia soluciones más complejas y visionarias.

6. Piense de forma metafórica o analógica

Entrene su cerebro para usar metáforas o analogías en los prompts y así abrir caminos creativos. Por ejemplo, en lugar de pedir consejos de productividad, indique a la IA: “Imagina que la productividad es un baile. ¿Cómo podría cambiar mi enfoque?”

7. Pida perspectivas, más allá de los hechos

Pida a la IA que adopte diferentes perspectivas para ampliar su capacidad creativa y generar resultados impredecibles. Por ejemplo, “¿Cómo abordaría este desafío un artista, un científico y un filósofo en un mundo impulsado por la tecnología?”

8. Experimente con prompts de “juego de roles”

Entrénese para considerar múltiples perspectivas pidiéndole a la IA que genere respuestas desde la mentalidad de los mejores expertos del mundo de cualquier sector o industria; incluso puede incluir personajes ficticios. Por ejemplo, “¿Cómo resolverían este problema un CEO innovador, un artista y un futurista?”

9. Plantee imposibilidades e incluya escenarios experienciales

Abra nuevas vías para reimaginar el problema en sí mismo, descubriendo soluciones que otros podrían pasar por alto. Pida a la IA ideas que “eliminen por completo la necesidad de [lo que sea en lo que esté trabajando]” o “soluciones que resuelvan problemas que aún no hemos imaginado”.

10. Reimagine el papel de la IA en la solución

Formule preguntas que traten a la IA como un socio en la innovación: “¿Cómo diseñarías, como IA, este servicio o solución para [lograr A, B o C] de maneras que solo una IA podría percibir?”

11. Establezca una sesión semanal de “prompts orientados al futuro”

Dedique una sesión a la semana para centrarse en prompts a gran escala y orientados al futuro, por ejemplo: “¿Cómo será mi industria en 10 años y cómo puedo mantenerme a la vanguardia?”

12. Lleve un registro de “prompts innovadores”

Aunque las herramientas de IA conservan un historial de sus prompts, documente aquellos que generen ideas y resultados sorprendentes, innovadores o particularmente valiosos.